Akıllı Sensör Verileri Üzerinde Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak İnsan Aktivitelerinin Tanımlanması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorAsarkaya, Serdar
dc.contributor.authorÜnsal, Emre
dc.date.accessioned2025-05-04T16:33:16Z
dc.date.available2025-05-04T16:33:16Z
dc.date.issued2022
dc.departmentSivas Cumhuriyet Üniversitesi
dc.description.abstractAkıllı sensör teknolojilerindeki gelişmeler ve giyilebilir cihazların maliyetlerinin düşmesi sonucunda bu cihazlardan elde edilen sensör verileri kullanılarak günlük insan aktivitelerinin tanımlanmasına yönelik nesnelerin interneti tabanlı çalışmalar günümüzde önemli bir araştırma konusudur. İnsan aktivitelerinin tanımlanması sağlık, hasta takibi ve güvenlik gibi alanlarda aktiviteye bağlı sorunların çözümüne katkı sağlayabilmektedir. Bu çalışma, akıllı sensörlerden elde edilen veriler üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak insan aktivitelerinin tanımlanmasını amaçlamaktadır. Çalışmada Karar Ağacı, OneVsOne ve Çok Katmanlı Algılayıcı sınıflandırıcıları ile modeller oluşturulmuş ve aktiviteleri içeren veri seti ile eğitim ve test aşamaları gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış ve en iyi sonuca Çok Katmanlı Algılayıcı modeli ile ulaşıldığı görülmüştür.
dc.description.abstractAs a result of the developments in smart sensor technologies and the decrease in the costs of wearable devices, internet of things-based studies for the recognition of daily human activities by using sensor data obtained from these devices is an important research topic today. The recognition of human activities can contribute to the solution of activity-related problems in areas such as health, patient follow-up, and safety. This study aims to identify human activities using machine learning methods on data obtained from smart sensors. In this study, models were created with Decision Tree, OneVsOne, and Multilayer Perceptron classifiers, and training and testing stages were carried out with the data set containing the activities. The obtained results were compared, and it was seen that the best result was achieved with the Multi-Layer Perceptron model.
dc.identifier.issn2980-0110
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage14-Sep
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12418/34317
dc.identifier.volume1
dc.language.isotr
dc.publisherSivas Cumhuriyet University
dc.relation.ispartofSivas Cumhuriyet Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250504
dc.subjectNesnelerin İnterneti
dc.subjectAkıllı Sensörler
dc.subjectMakine Öğrenmesi
dc.subjectYapay zeka
dc.titleAkıllı Sensör Verileri Üzerinde Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak İnsan Aktivitelerinin Tanımlanması
dc.title.alternativeRecognition of Human Activities Using Machine Learning Methods on Smart Sensor Data
dc.typeResearch Article

Dosyalar

Koleksiyon

DergiPark